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工业物联网和ML如何推动工业4.0

工业革命于1760年代左右在英国开始,它带来了一个以燃煤蒸汽机为动力,提高机械化和生产力水平的时代,并将主要是农业的社会转变为制造业为主的社会。1870年代,随着机床、贝塞麦炼钢工艺、电报、电气化、内燃机以及石油和天然气的广泛使用,工业发展再次急剧加速。然后,在1960年代末期,由于数字计算机的出现,第三个工业颠覆变革时代开始了,实现了计算机辅助设计(CAD)、复杂部件的统一制造、更高的自动化水平和更高的生产力。

现在,我们发现自己处于“工业4.0”之中,其特点是针对传统制造和工业实践大规模自动化、智能技术、广泛的机器对机器通信(M2M),以及机器学习(ML)带来的重大变革力量。虽然工业3.0和4.0的关键都是数字信息,但两者的分别在于工业3.0是由人类使用数字信息做出更好的决策,而工业4.0则能够使用相同的信息(以及更多的信息)来优化事物,基本上无需人工干预。

“工业”物联网(IIoT)是这个全新的制造和生产发展阶段的核心,它是支持自动化、M2M和ML运作的平台。IIoT使用了反馈回路,其中的传感器监测操作过程,然后使用它们的数据来控制、改进和完善机器运作。

优化运作很重要,因为制造业依赖于高精度和可重复性。例如,汽车部件的制造必须达到足够严格的公差要求,以便可以使用螺栓固定在数千台特定型号的汽车中,并且能够完美地工作很多年。所制造的物品越小、越精致,制造过程中要求的精度就越高,可以想想高级手表的机械装置、微型电动机的绕组或智能手机的焊接。

名列前茅次就把产品做对,可以减少潜在的现场故障和昂贵的维修索赔。这样还可以节省大量的资源和金钱,特别是如果部件是采用外部材料或由购买和运行成本较高的机床制造的。名列前茅次就把产品做对,也更加环保,节省了生产新产品以替换缺陷产品所需的能源和碳排放。

确保一次又一次实现高精度的关键是过程控制。传感器和摄像机可以监控机器,测量成品部件,以发现产品的任何微小偏差,并且在部件偏离公差之前纠正生产过程。除了制造过程本身,许多其他因素也会影响制造过程,因此使用其他传感器来跟踪振动、温度、湿度和空气质量等。

然而,连续和大规模的制造过程将会产生大量的传感数据,而这些数据中的大部分显示出很少的变化。传输和分析大量的数据是费时且昂贵的,并占用大量能源消耗。相反地,传感器现在开始纳入板载边缘处理和ML功能,以学习如何在基本上不变的数据流中发现趋势。当检测到变化的趋势时,信息就会被发送到云端进行分析和采取行动。

ML还可以预先阻止可能因外部因素产生的问题,例如,因工人到来工作而导致的湿度增加,打开门窗而带来的气流,以及白天和夜晚的温度变化。通过利用这些信息,可以在潜在的问题发生之前调整过程。

IIoT不仅改变了产品的制造方式,也改变了产品的设计方式。工业3.0充分利用了计算机,从事设计工作的人员不再需要与从事制造工作的人员进行交流。工程师会从设计室获得CAD输出,并使用这些信息进行机床编程。除了劳动密集和避免容易出错的优势之外,工业3.0错失了完善设计帮助产品制造更容易、更便宜、更快速的机会。

工业4.0则将前台与工厂车间联系起来。使用M2M通信,设计计算机可以与机床对话,直接进行编程以制造部件。机床可以与设计计算机对话,让它们知道制造过程中的瓶颈,从而可以重新设计产品,在不影响功能的情况下简化制造过程。中央计算机可以利用所有的设计和制造数据,找出较好的方法来制造未来的产品,使其具有持久性、可修复性,并且在使用寿命结束时易于回收。

对IIoT的投资是昂贵的。然而,无线技术确实减少了安装布线的成本,并且随着工厂的变化和扩展,可以轻易地重新配置网络。而且,随着生产力的提高和产品故障的减少,更好的设计和制造所带来的长期节省是非常突出的。

工业4.0已经到来,工业5.0的发展愿景是明确的,这就是可持续性。欧盟指出,下一个飞跃将促使工业“不只是以效率和生产力作为少数目标,并加强工业对社会的作用和贡献,同时,关键是尊重地球的生产极限。”这是值得称赞的发展目标,但也是一个巨大的挑战,IIoT将会帮助人们解决这个问题。

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